L’Intelligenza Artificiale (IA) è ormai un pilastro in molti settori industriali e commerciali. Nel contesto aziendale, l’avvento dei Large Language Models (LLM), come Chat GPT di OpenAI, ha aperto nuove frontiere per l’ottimizzazione dei flussi di lavoro. Questi modelli, grazie al loro avanzato livello di elaborazione del linguaggio naturale, stanno cambiando il modo in cui le aziende interagiscono con la tecnologia e con i loro stessi dipendenti.
Sfide e limiti: l’importanza di un’analisi critica
L’integrazione di un LLM all’interno di un’organizzazione non è un processo esente da sfide. Uno dei primi fattori differenzianti è la data di taglio della conoscenza, ad oggi limitata al 2021, la qualità dei dati di addestramento e l’accesso limitato a dati privati o sensibili, sono tutti fattori che possono influenzare l’efficacia del modello. Ecco perché è fondamentale una continua valutazione e aggiornamento del sistema.
Per trasformarlo in un efficace strumento di supporto all’interno delle aziende, l’idea sarebbe quindi quella di realizzare un agente intelligente che possa rispondere in modo “umano” alle domande degli utenti, sfruttando sia la conoscenza generale di ChatGPT sia quella specifica di un contesto che viene fornito tramite file di vari formati.
In questo modo, il sistema è in grado di accedere non solo alla vasta conoscenza di base di Chat GPT, ma anche alle informazioni relative al contesto specifico fornito. Questo è possibile fornendo un pool di conoscenze aggiuntivo, specifico e privato, al modello generale.
Implementazione contestuale: embeddings e vector stores
La fase di implementazione è uno degli aspetti più critici per garantire il successo dell’integrazione dell’LLM. Utilizzando tecniche di machine learning come gli embeddings e i vector stores, è possibile organizzare, categorizzare e indicizzare grandi quantità di dati testuali. Così facendo, il modello può estrarre informazioni in modo più efficiente quando si cerca di rispondere a query specifiche.
Aspetti di Privacy e Sicurezza: Protezione dei Dati Aziendali
La gestione dei dati aziendali è un elemento critico in qualsiasi implementazione tecnologica. Nel caso di LLM come Chat GPT, è fondamentale che le informazioni sensibili siano gestite in modo sicuro. OpenAI, ad esempio, ha messo in atto diverse misure di sicurezza, compresa la non-utilizzazione dei dati trasmessi per ulteriori addestramenti del modello, garantendo così un livello elevato di protezione dei dati.
Applicazioni pratiche e potenzialità nei flussi di lavoro
Esplorare le applicazioni pratiche di un Large Language Model come Chat GPT nel contesto lavorativo è fondamentale per comprenderne la vera utilità e la portata del suo impatto. Gli LLM non sono solo un nice-to-have, ma possono realmente servire come un pilastro centrale nell’ecosistema di una moderna organizzazione. A seguire, ci focalizziamo su alcune aree chiave che rappresentano altrettante categorie di applicazione all’interno dell’ambiente aziendale. Ognuna di queste presenta opportunità uniche e specifici elementi di valore aggiunto che possono portare a significativi aumenti nella produttività e nell’efficienza complessiva.
- Assistenza Clienti: L’uso di Chat GPT per fornire risposte immediate e accuratamente contestualizzate può migliorare significativamente l’esperienza complessiva del cliente.
- Accesso alle Conoscenze Aziendali: L’implementazione di LLM consente ai dipendenti di accedere a informazioni cruciali in modo rapido e semplice, migliorando la condivisione delle conoscenze e facilitando la presa di decisioni.
- Formazione di Personale Junior: L’intelligenza artificiale può essere uno strumento inestimabile per la formazione di nuovi dipendenti, fornendo risposte dettagliate e assistenza nella comprensione di complesse procedure aziendali.
- Automazione di Task Ripetitivi: Oltre ai benefici già citati, Chat GPT può essere utilizzato per l’automazione di task ripetitivi e noiosi, liberando il personale per compiti più strategici.
Verso un ecosistema di lavoro innovativo
L’integrazione di Chat GPT e altri LLM è più di una semplice novità tecnologica. Si tratta di un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende operano, un salto evolutivo che impatta direttamente su efficienza, produttività e competitività. Preparare l’organizzazione a questo cambiamento richiede una pianificazione accurata e una comprensione profonda delle potenzialità e delle limitazioni di queste tecnologie.
L’uso dell’intelligenza artificiale oltre ai processi
I vantaggi dei sistemi LLM, tuttavia, si possono estendere alle modalità di cui sopra e l’integrazione di funzionalità e modelli come il riconoscimento di immagini o video rende possibile esplorare meccaniche ancora più innovative.
Regesta LAB, sempre attenta agli aspetti più attuali dell’innovazione, coglierà l’occasione del prossimo Futura Expo, a Brescia dall’8 al 10 ottobre 2023, per presentare le proprie ricerche sull’uso dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro, grazie anche a un nuovo software sviluppato internamente, che verrà presentato nel corso della manifestazione.
Vi invitiamo allo stand di Regesta al Brixia Forum per mostrarvi Carbon Footprint Calculator, l’esperienza coinvolgente che vi permetterà di provare in prima persona le possibilità di utilizzo dell’AI, in questo caso associata a un sistema di video recognition.
L’installazione è progettata e realizzata da noi di Regesta LAB insieme al team di sviluppo di Regesta appositamente per questa manifestazione ed è stata pensata per aiutarci a diventare più consapevoli dell’impatto dei nostri oggetti e delle nostre azioni sull’ambiente.